The In the 4th industrial revolution, cyber space will evolve into hyper-connectivity, super-convergence, and super-intelligence due to the development of advanced information and communication technologies, which will connect the nation's core infrastructure into a single network. As applying the 4th industrial revolution technology to the cyber attack technique, it is evolving in an intelligent and sophisticate method. In order to response intelligent cyber attacks, it is difficult to guarantee self-defense in cyberspace by policy-oriented, preplanned-centric and hierarchical cyber response strategies. Therefore, this research aims to propose a situation-flexible & action-oriented cyber response mechanism that can respond flexibly by selecting the most optimal smart security solution according to changes in the cyber attack steps. The proposed cyber response mechanism operates the smart security solutions according to the action-oriented detailed strategies. In addition, artificial intelligence-based decision-making systems are used to select the smart security technology with the best responsiveness.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권1호
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pp.260-280
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2020
Cyber-attacks emerge in a more intelligent way, and various security technologies are applied to respond to such attacks. Still, more and more people agree that individual response to each intelligent infringement attack has a fundamental limit. Accordingly, the cyber threat intelligence analysis technology is drawing attention in analyzing the attacker group, interpreting the attack trend, and obtaining decision making information by collecting a large quantity of cyber-attack information and performing relation analysis. In this study, we proposed relation analysis factors and developed a system for establishing cyber threat intelligence, based on malicious code as a key means of cyber-attacks. As a result of collecting more than 36 million kinds of infringement information and conducting relation analysis, various implications that cannot be obtained by simple searches were derived. We expect actionable intelligence to be established in the true sense of the word if relation analysis logic is developed later.
본고에서는 중계 공격 성공확률을 낮추기 위해 RFID 리더가 무요청(void challenge)을 보내더라도 태그가 응답하는 거리 제한 프로토콜을 제안한다. Full challenge 비율에 따른 공격 성공 확률을 분석하고, 기존의 프로토콜과 비교 분석하여 제안 프로토콜의 공격 성공 확률이 낮음을 보인다.
A flooding attack, such as DoS or Worm, can be easily created or even downloaded from the Internet, thus, it is one of the main threats to servers on the Internet. This paper presents an online real-time network response system, which can determine whether a LAN is suffering from a flooding attack within a very short time unit. The detection engine of the system is based on the incremental mining of fuzzy association rules from network packets, in which membership functions of fuzzy variables are optimized by a genetic algorithm. The incremental mining approach makes the system suitable for detecting, and thus, responding to an attack in real-time. This system is evaluated by 47 flooding attacks, only one of which is missed, with no false positives occurring. The proposed online system belongs to anomaly detection, not misuse detection. Moreover, a mechanism for dynamic firewall updating is embedded in the proposed system for the function of eliminating suspicious connections when necessary.
DDoS는 네트워크나 개인 호스트를 위협하는 대표적인 공격 트래픽이다. DDoS 공격은 특정한 패턴을 가지고 있지 않기 때문에 탐지가 어려울 뿐 아니라, TNF2K와 같은 간단한 도구로 공격이 가능하여, 현재 추진 중인 BcN 환경에서도 그 심각성이 초래될 수 있다. 이러한 DDoS 를 탐지하기 위한 메커니즘이나 알고리즘은 많이 개발되었다. 하지만 DDoS의 근원지를 판별하고 대응하는 것이 아닌, 단지 방어 지점에서 전체 한계치를 낮추거나 리키버킷처럼 수용 능력 이상의 패킷을 폐기하는 방법으로 네트워크나 개인 호스트를 보호한다. 무분별하게 전체 트래픽을 줄이는 것은 네트워크의 자원을 고갈시키지는 않지만, 정상적인 클라이언트가 공격당하고 있는 호스트에 연결을 할 수가 없다. 이를 위해 여러 단계의 테스트를 통해 합법적인 검증 IP 테이블을 만들고, 검증 IP 테이블에 있는 소스 IP를 제외한 나머지 트래픽을 차단한다면 DDoS 공격에 대해서 대응을 하면서 정상적인 클라이언트의 연결을 보호 할 수 있다. 제안된 메커니즘을 Linux Zebra라우터환경에서 구현되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권7호
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pp.3671-3689
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2019
Software defined networking brings unique security risks such as control plane saturation attack while enhancing the performance of wireless sensor networks. The attack is a new type of distributed denial of service (DDoS) attack, which is easy to launch. However, it is difficult to detect and hard to defend. In response to this, the attack threat model is discussed firstly, and then a DDoS attack prevention extension, called FuzzyGuard, is proposed. In FuzzyGuard, a control network with both the protection of data flow and the convergence of attack flow is constructed in the data plane by using the idea of independent routing control flow. Then, the attack detection is implemented by fuzzy inference method to output the current security state of the network. Different probabilistic suppression modes are adopted subsequently to deal with the attack flow to cost-effectively reduce the impact of the attack on the network. The prototype is implemented on SDN-WISE and the simulation experiment is carried out. The evaluation results show that FuzzyGuard could effectively protect the normal forwarding of data flow in the attacked state and has a good defensive effect on the control plane saturation attack with lower resource requirements.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권12호
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pp.4909-4926
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2020
Cyberattacks penetrate the server and perform various malicious acts such as stealing confidential information, destroying systems, and exposing personal information. To achieve this, attackers perform various malicious actions by infecting endpoints and accessing the internal network. However, the current countermeasures are only anti-viruses that operate in a signature or pattern manner, allowing initial unknown attacks. Endpoint Detection and Response (EDR) technology is focused on providing visibility, and strong countermeasures are lacking. If you fail to respond to the initial attack, it is difficult to respond additionally because malicious behavior like Advanced Persistent Threat (APT) attack does not occur immediately, but occurs over a long period of time. In this paper, we propose a technique that detects an unknown attack using an event log without prior knowledge, although the initial response failed with anti-virus. The proposed technology uses a combination of AutoEncoder and 1D CNN (1-Dimention Convolutional Neural Network) based on semi-supervised learning. The experiment trained a dataset collected over a month in a real-world commercial endpoint environment, and tested the data collected over the next month. As a result of the experiment, 37 unknown attacks were detected in the event log collected for one month in the actual commercial endpoint environment, and 26 of them were verified as malicious through VirusTotal (VT). In the future, it is expected that the proposed model will be applied to EDR technology to form a secure endpoint environment and reduce time and labor costs to effectively detect unknown attacks.
본 논문은 침입탐지 도구에서의 능동 대응 정책 생성 방안에 대하여 연구하였다. 능동 대응형 침입탐지 시스템을 설계 구현하기 위한 선행 연구로서 능동 대응을 위한 침입탐지 도구의 요구사항을 7가지 구성요소로 고려하였고, 공격에 대한 능동 대응 방안으로 NIDS와 ADS를 통합한 모델을 기반으로 상호 유기적으로 시그니쳐를 생성할 수 있는 방안을 제시하였다. Unknown Attack의 탐지를 위하여 트래픽 비정상행위 탐지와 프로토콜 비정상행위 탐지로 나누어 연구하였고 자동적인 시그니쳐 생성 엔진을 위해 헤더영역과 페이로드영역으로 나누어 연구하였다.
최근 신기술 대상 신종 사이버 위협이 증가하고 있으며, 해커의 공격 표적도 광범위해지고 지능화되고 있다. 이러한 공격에 대응하기 위해 주요 보안 기업들은 전통적인 EDR(Endpoint Detection and Response) 중심의 솔루션을 활용하고 있다. 하지만 종래 방식은 컨텍스트를 고려하지 않아서 지능형 공격에 대한 대응 정확도와 효율성에 한계가 있다. 이 문제를 개선하기 위해 최근 XDR(Extended Detection and Response) 중심의 보안 솔루션의 필요성이 대두되었다. 본 연구에서는 머신러닝 기반의 컨텍스트 분석을 활용한 XDR 동향과 발전 로드맵을 통해 변화하는 환경에 효율적인 위협탐지와 대응방안을 제시한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권4호
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pp.2149-2170
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2017
Application-layer Distributed Denial-of-Service (DDoS) attack is one of the leading security problems in the Internet. In recent years, the attack strategies of application-layer DDoS have rapidly developed. This paper introduces a new attack strategy named Path Vulnerabilities-Based (PVB) attack. In this attack strategy, an attacker first analyzes the contents of web pages and subsequently measures the actual response time of each webpage to build a web-resource-weighted-directed graph. The attacker uses a Top M Longest Path algorithm to find M DDoS vulnerable paths that consume considerable resources when sequentially accessing the pages following any of those paths. A detection mechanism for such attack is also proposed and discussed. A finite-state machine is used to model the dynamical processes for the state of the user's session and monitor the PVB attacks. Numerical results based on real-traffic simulations reveal the efficiency of the attack strategy and the detection mechanism.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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